Обработка данных с использованием Python (Нанкинский университет)
Этот курс, предлагаемый Нанкин, ведущим китайским университетом, подходит для тех абитуриентов, которые не имеют опыта работы с компьютерами. Время начинается с основ и направляет вас к простому синтаксису Python. Содержание курса сосредоточено на финансовых данных, чтобы учащиеся могли ощутить ясность, функциональность и надежность Python. Вы узнаете, шаг за шагом, как создать основной графический интерфейс пользователя для отображения и обработки данных. По окончании курса вы решите несколько практических задач и кодов, после чего университет вручит вам сертификат об окончании.
Ниже приведен план курса;
- Основы Python
- Сбор и представление данных
- Надежные структуры данных и библиотеки расширений Python
- Статистика и майнинг данных Python
- Ориентация объекта и графический интерфейс пользователя
Базовая обработка и визуализация данных, Калифорнийский университет в Сан-Диего (Coursera)
Этот курс, предлагаемый Университетом Сан-Диего и преподаваемый онлайн отраслевым экспертом, представляет собой небольшую шестеренку в учебной программе по данным специализации для прогнозной аналитики, которая поможет вам изучить основы интерпретации и редактирования наборов данных Python. Присоединение к этому курсу поможет вам понять, на что похож продукт данных при работе с множеством библиотек Python для извлечения, визуализации и обработки данных. В ходе курса вы улучшите свое понимание интеллектуального анализа данных и программирования на Python. Во время модуля курса навыки, которые вы приобретете, не ограничиваются библиотеками Python, визуализацией данных (DataViz), веб-скрапингом и т. Д.
Выбор этого курса идеально подходит для работающих студентов, поскольку он гибкий, а это означает, что вы можете учиться в своем собственном темпе и ритме.
Ниже приведен план курса;
- Неделя 1: Введение в информационные продукты
- Неделя 2: чтение данных в Python
- Неделя 3: Обработка данных в Python
- Неделя 4: библиотеки и инструменты Python
- Последний проект
Прикладная наука о данных с Python (Мичиганский университет)
Этот курс обучает студентов базовым знаниям на промежуточном этапе статистического анализа с использованием языка программирования Python. Студенты могут узнать, откуда берутся данные, какие типы данных можно собирать, анализ создания данных, обработку данных и как эффективно проводить обнаружение и визуализацию данных. Запись на этот курс позволит вам использовать данные для оценки и анализа гипотез, создания доверительных интервалов, анализа выводимых эффектов и применения более сложных процедур статистического моделирования. По мере продвижения по специализации вы сможете связать исследовательские вопросы со статистическим подходом и анализом данных.
Три (3) курса по этой специализации:
- Понимание и визуализация данных с помощью Python
- Логический статистический анализ с помощью Python
- Подгонка статистических моделей к данным с помощью Python
Python для науки о данных и искусственного интеллекта (IBM)
Python для науки о данных и искусственного интеллекта — это революционный курс, предлагаемый IBM, который обещает различные карьерные возможности. Если у вас уже есть образование в области STEM, например, первая степень в области статистики, физики, компьютерной инженерии или даже прикладной математики, чтобы продемонстрировать свои количественные способности. Этот сертификационный курс идеально вам подойдет. Этот курс снабжен модулями, которые помогут вам изучать фитон, анализировать и визуализировать данные, а также использовать эти навыки в реальных сценариях машинного обучения. Курс IBM Data Science полезен для развития ваших навыков и полировки биографических данных.
Это междисциплинарная специализация, сочетающая решение проблем, статистический анализ, программирование на Python и бизнес-экспертизу.
Вот подробный обзор того, что вы должны надеяться узнать из этого курса:
- Python для науки о данных и искусственного интеллекта
- Анализ данных с помощью Python
- Визуализация данных с помощью Python
- Краеугольный камень прикладной науки о данных
Машинное обучение с Python (IBM)
Несомненно, машинное обучение стало популярным навыком на рынке и никуда не денется раньше. На протяжении многих лет Python остается наиболее часто используемым языком программирования для машинного обучения, и IBM предлагает этот курс, который предназначен для того, чтобы обучить учащихся навыкам, столь необходимым на рынке ИТ.
Этот курс машинного обучения с Python является частью основ машинного обучения. Вы поймете и реализуете машинные методы, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, на реальных примерах, получите знания о статистическом моделировании применительно к машинному обучению.
Кроме того, вы научитесь пользоваться такими инструментами, как Jupyter Notebooks и Watson Studio.
По окончании курса, помимо получения сертификата Certified от Coursera, вы также получите цифровой значок от IBM, подтверждающий ваши навыки в области машинного обучения.
В эту специализацию включены шесть курсов;
- Исследовательский анализ данных для машинного обучения
- Обучение с учителем: регресс
- Обучение с учителем: классификация
- Неконтролируемое обучение
- Глубокое обучение и обучение с подкреплением
- Специализированные модели: временной ряд и анализ выживаемости
Концепция в Python: циклы, функции и возврат (сеть проектов Coursera)
Новички в программировании найдут этот курс полезным, поскольку вы получите глубокие и фундаментальные знания в программировании на Python.
Этот курс, предлагаемый как сеть проектов Coursera, наполнен лекциями и видео, демонстрирующими различные циклы в Python, функции и возвраты в Python.
В этом курсе есть множество примеров, которые помогут учащимся понять концепции Python.
Ниже приведены темы, освещенные в курсе;
- Продемонстрируйте цикл while.
- Создайте цикл for и else.
- Реализуйте операторы управления циклом.
- Создайте вложенный цикл.
- Создавайте и демонстрируйте функции Python.
- Разработайте операторы возврата с одним значением и несколькими значениями
Ускоренный курс по Python (Google)
Вы не найдете лучшего курса, который познакомит вас с программированием на Python и примерами из реальной жизни.
Этот курс представляет собой вводный ускоренный курс для заинтересованных студентов, не знакомых с программированием. Курс развивает ваши знания Python и его приложений с нуля.
А в конце ускоренного курса студенты должны будут овладеть необходимыми знаниями в программировании на Python, понять, как использовать базовую структуру, такую как строка, библиотеки и список. Чтобы завершить его, студенты напишут короткие скрипты Python для выполнения простых процессов автоматизации и создания объектов Python.
В ходе этого курса студенты получат такие навыки, как базовый синтаксис Python, программирование на Python, ООП, фундаментальные концепции программирования и структуры данных.
Ниже приведены модули курса;
- Привет, Python!
- Базовый синтаксис Python
- Петли
- Строки, списки и словари
- Объектно-ориентированное программирование (необязательно)
- Последний проект
Создайте своего первого чат-бота с помощью Rasa и Python (сеть проектов Coursera)
Этот курс направлен на развитие навыков работы с веб-приложениями. Курс идеально подходит для учащихся с глубокими знаниями программирования на Python и пониманием синтаксиса Python, синтаксиса HTML и концепций компьютерного программирования.
Курс Coursera Project Network предоставит учащимся основы разработки веб-приложений на Python с использованием фреймворка Flask.
Практикуясь и используя реальный пример, вы изучите различные важные аспекты программирования с помощью Python-подобного создания программного обеспечения Flask, использования шаблонов Flask Framework, использования SQLalchemy и Flask SQLite, а также использования Flask и WTForms. для создания вашего первого веб-приложения на Python и Flask.
Ниже приведены темы, которые вы изучите в ходе этого курса;
- Вступление
- Минимальное приложение
- Шаблоны
- Расширение шаблонов
- Форма колбы
- Обработка запросов POST
- SQLAlchemy и Flask
- Создание и использование базы данных
- Завершение шаблонов и маршрутов
Анализ спутниковых изображений в Python (сеть проектов Coursera)
Этот курс является специализированным курсом для учащихся, проживающих в регионе Северной Америки и работающих над созданием такого же опыта в других регионах мира.
Будучи студентом, зачисленным на курс, вы узнаете, как обрабатывать, визуализировать и обучать модели машинного обучения на спутниковых изображениях на языке Python.
Некоторые из навыков, которые вы приобретете во время онлайн-курса:
- Программирование на Python
- Машинное обучение
- Нормализованный разностный вегетационный индекс
- Пространственный анализ
- Дистанционное зондирование
Программа курса:
- Открытие спутниковых изображений с помощью Python
- Чтение спутниковых снимков
- Визуализация спутниковых изображений
- Управление спутниковыми изображениями как многочисленными массивами
- Обрезка изображений по границам
- Создание вашего первого индекса растительности
- Получение статистики из изображений
- Кластеризация спутниковых изображений
Программирование на Python: краткое введение (Уэслианский университет)
Этот курс направлен на знакомство учащихся с программированием на Python. Вы узнаете, как установить Python и использовать интегрированную среду разработки (IDE) для рабочего пространства программирования.
Программирование на Python, предлагаемое Уэслианским университетом, — отличный выбор для студентов, которые хотят заняться программированием и машинным обучением. Это более или менее основы программирования на Python. Вы получите навыки и функции Python, такие как синтаксис и семантика Python, библиотеки Python, компьютерное программирование и многие другие.
В конце курса будет задание, в котором студент должен написать базовые программы и отправить их на оценку.
Благодаря гибкости онлайн-обучения вы можете учиться со своей скоростью., После курсового проекта вы получите сертификат Уэслианского университета.
Курс разделен на темы, которые помогают получить базовые знания Python;
- Начало программирования на Python
- Работа со списками и импорт библиотек. Случайная библиотека.
- Кортежи, словари данных, текстовые и CSV-файлы
- Функциональные значения, сортировка, форматирование, статистика и программа для работы с базами данных, управляемая с помощью меню
